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视觉提示和步态上听觉提示的有效性...
1位艾格纳（Ognaj）Akar物理治疗学院的助理教授。2副校长兼高级讲师在艾哈迈达巴德Ranip的Shree Swaminarayan物理治疗学院。摘要背景：帕金森氏病（PD）是中枢神经系统的进行性疾病。步态障碍是PD的常见和早期特征，是功能依赖，跌倒和死亡的主要原因。约有50％的帕金森患者患有步态（FOG）。替代步态康复技术，包括视觉，听觉和触觉刺激的这种外部感觉提示最近受到了很多关注。研究的目的：研究视觉提示和听觉线索对帕金森氏病个体步态参数的有效性。方法论：选择了30名受试者进行研究。受试者被随机分配为两组。组1：听觉提示第2组：视觉提示，1次/天，5天/周，4周和20-30分钟步态训练。两组接受传统的物理疗法20-30分钟。动态脚印，速度，节奏和tinetti性能的迁移率评估测试（POMA-G）作为结果指标，并在干预前和4周结束前进行检查。结果：结果表明，在小组分析中，步骤长，步长，速度和POMA -G的统计学显着差异，但两组的节奏均无差异（P值<0.05）。关键字：帕金森氏病，步态疾病，步态障碍，步态训练，步态康复，听觉提示，视觉提示。显示POMA -G的统计学显着改善（P值<0.05），但在步长，步长长度，节奏和速度（p -value˃0.05）中不显示。结论：结果显示出听觉提示和视觉提示组的改善，但是在组分析的步态参数之间没有显着差异，即步长，步幅长度，节奏，速度和POMA-G。这表明这两种干预措施都是有益的，可以轻松地用于临床实践中，对于那些在治疗师和患者最低成本方面遇到困难的患者。引言中枢神经系统的进行性神经退行性疾病称为帕金森氏病（PD）。（1）通常在病理上通过Lewy身体和Nigra中的神经元丧失以及运动表型在临床上鉴定。（2）在60岁以上的每100个人中影响2个，
AIGT：基于提示
表格数据占企业数据资产的80％以上，在各个领域至关重要。随着对隐私保护和数据共享限制的越来越关注，产生高质量的合成表格数据已经变得至关重要。最近的进步表明，大型语言模型（LLMS）可以通过利用半度信息并克服由一个热编码引起的高维数据的挑战来有效地产生现实的表格数据。但是，当前方法并未完全利用表中可用的丰富信息。为了解决这个问题，我们基于迅速的效能引入了能力（AIGT），这是一种利用元数据信息（例如表描述和模式）的新颖方法，以生成超高质量合成数据的提示。为了克服LLMS的令牌限制限制，我们提出了长令牌分区算法，使AIGT能够对任何规模的表进行建模。AIGT在20个公共数据集中的14个和两个真实行业数据集中达到了最新的性能。
技术提示
空气动力学数据和互联网：空气动力学数据有多种形式，阻力、升力、下压力、升阻比、前后空气平衡、热交换器压差等。您可能知道，互联网有好有坏，还有介于两者之间的一切。例如，在真车上测试零件会产生最准确的数据，在没有汽车的自由气流中测试零件会产生非常不准确的数据，因此请研究零件的测试方式。由于速度加倍时空气动力会增加四倍，一些公司会使用更高的速度（如 150 英里/小时）来显示更高的空气动力数字以推广他们的产品，但现实是，赛道上大多数需要空气动力的转弯速度都在 80-120 英里/小时的范围内。关键是要做好功课，不要依赖炒作，避开那些过度夸大其产品的公司，仔细阅读数据，看看他们的数据是否真实，这些数据是如何收集的，设置是什么，等等。
新空间的未来趋势：自动提示和提示
与生产可靠的Geoint相关的挑战之一是地球特征，结构和特征签名的不断发展的本质。此挑战通常与基于活动的智能（ABI）相关联：一种分析方法，该方法可以整合来自多个来源的数据以发现相关模式并确定和表征变化。以变化的速度监视和提取有价值的见解通常需要持续且快速重新审视能力。具有有效捕获动态特征和目标的能力，未来的空间体系结构可以开始发现并建立跨感兴趣的区域领域的关键关联和相互依存关系。商业空间组织正在越来越多地使用大量较小的卫星系统，以提供在快速展开的事件和活动中维持步伐所需的收集频率。